JMP®Pro 13における大規模データセットのガウスプロセスモデルの推定<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />ライアンパーカー 、PhD、JMPリサーチ統計学者、SAS
ガウシアンプロセスモデルは、科学的プロセスへの入力が与えられると、これらの入力に関連する出力を構築する決定論的コンピュータモデルからの出力をエミュレートするための一般的な方法です。コンピュータ実験は、入力の範囲にわたってこれらのモデルからサンプルを収集するように設計されています。JMP Pro 13のGaussian Processプラットフォームで利用可能な観測値をブロックする近似尤度法を使用して、2500を超える観測値を含むような、これらのコンピューター実験から収集した大規模データセット用のGaussianプロセスエミュレータの構築方法を示します。。この技術は、これらのモデルを推定するのに必要とされる計算時間を劇的に減少させるための並列処理の使用を可能にする。また、Gaussianプロセスプラットフォームのもう1つの新しい機能、カテゴリカル入力を使用してモデルを推定する機能も示します。
予測モデリング
